Die Forscherinnen analysierten ein Fünftel der Nachrichten „per Hand“. Zu dem Team gehörten neben Tatjana Scheffler auch Veronika Solopova vom Dahlem Center for Machine Learning and Robotics der Freien Universität Berlin sowie Mihaela Popa-Wyatt vom Leibniz-Zentrum Allgemeine Sprachwissenschaft in Berlin. Die Forscherinnen verglichen ihre eigenen Ergebnisse mit denen von automatisierten Verfahren, wie sie Firmen nutzen, um Hassrede oder beleidigende Sprache ausfindig zu machen.
Sie gibt das Beispiel des Begriffs „Lauch“. Diesen kann man ganz harmlos im Zusammenhang mit Rezepten nutzen. Zum Schimpfwort wird es, wenn man „Du Lauch!“ sagt. Auch Kontextinformationen könnten beim Erkennen helfen: „Welche Person hat den Kommentar abgegeben? Hat sie sich früher schon abfällig über andere geäußert? Wer wird adressiert – eine Politikerin oder ein Journalist?“ All dies könnte die Trefferquote der KI erhöhen.
How up do Lauch! :)
Warum filtern wir nicht erstmal hasserfüllte Politiker aus dem System? SchlagstockSaskia
Vielleicht solltet ihr es erst einmal mit künstlicher Intelligenz aka Rechtschreibprüfung probieren, ihr Clowns. Nicht einmal von Problemen bei Satire ist in dem Geschwurbel die Rede, von Deep Learning noch weniger. Klassisches Geblubber ohne Ahnung.
So nennt man Heutzutage Zensur.
Das ist die späte Rache.
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